GPT-4.5 OpenAI: Persaingan AI Kian Sengit

Iterasi Baharu, Tetapi Adakah Ia Mencukupi?

Lanskap kecerdasan buatan (AI) adalah alam yang dinamik dan sentiasa berkembang, dengan syarikat-syarikat sentiasa bersaing untuk menguasai. OpenAI, yang dahulunya merupakan peneraju yang tidak dipertikaikan, baru-baru ini mengeluarkan GPT-4.5, versi yang dinaik taraf daripada model bahasa besarnya. Walaupun diuar-uarkan sebagai lebih ‘cerdas emosi’ dan kurang terdedah kepada ‘halusinasi’ (mereka-reka maklumat), keluaran itu telah mencetuskan perdebatan: Adakah OpenAI mula ketinggalan di belakang pesaingnya?

Model baharu itu, yang tersedia untuk pengguna ChatGPT Pro dengan harga $200 sebulan, mewakili kemuncak pendekatan prapelatihan OpenAI. Kaedah ini, yang telah menjadi asas model mereka setakat ini, melibatkan pemberian sejumlah besar data kepada AI semasa fasa latihan awalnya. Walau bagaimanapun, dunia AI bergerak pantas, dan pemain lain memperkenalkan model yang mempunyai keupayaan penaakulan yang lebih baik, menimbulkan bayangan keraguan terhadap keunggulan OpenAI yang telah lama dipegang.

Harga Kemajuan

Satu aspek yang segera ketara bagi GPT-4.5 ialah kos operasinya. Ia jauh lebih mahal untuk dijalankan daripada pendahulunya, GPT-4o, dengan anggaran mencadangkan kos adalah 15 hingga 30 kali lebih tinggi. Ini menimbulkan persoalan tentang kepraktisan dan kebolehskalaan model, terutamanya apabila mempertimbangkan kemajuan yang dibuat oleh pesaing.

Walaupun terdapat penambahbaikan, OpenAI sendiri kelihatan teragak-agak untuk mengisytiharkan GPT-4.5 sebagai satu lonjakan yang inovatif. Ketua Pegawai Eksekutif Sam Altman telah sengaja meremehkan jangkaan, menekankan bahawa ini bukan model ‘sempadan’. Pendekatan berhati-hati ini, ditambah dengan perubahan saat akhir pada kertas teknikal model (mengalih keluar dakwaan bahawa ia bukan sistem AI termaju), hanya menyemarakkan spekulasi tentang keupayaan sebenar GPT-4.5.

Peningkatan Persaingan: Anthropic dan DeepSeek

Sementara OpenAI mengharungi perairan yang tidak menentu ini, syarikat lain sedang membuat kemajuan yang ketara. Anthropic, dengan Claude 3.7 Sonnetnya, dan DeepSeek, sebuah firma China dengan model R1nya, semakin mendapat perhatian. Model-model ini mempamerkan keupayaan penaakulan yang lebih canggih, kawasan kritikal di mana GPT-4.5 nampaknya kurang menyerlah.

Perlumbaan AI semakin sengit, dan penguasaan OpenAI bukan lagi sesuatu yang pasti. Pelancaran GPT-5 yang akan datang semakin besar, menambah tekanan kepada OpenAI untuk menunjukkan kemajuan yang ketara.

Data Penanda Aras: Punca Kebimbangan?

Data penanda aras yang tersedia secara umum memberikan gambaran yang bercampur-campur untuk GPT-4.5. Walaupun ia mengatasi GPT-4o dalam bidang utama tertentu, ia tidak menunjukkan kejayaan dalam bidang penting seperti penaakulan logik, kecekapan pengekodan dan penyelesaian masalah berbilang bahasa.

Perbandingan awal menunjukkan bahawa GPT-4.5 bergelut menentang model Claude terkini Anthropic. Claude 3.7 Sonnet menggunakan pendekatan yang lebih maju, menggabungkan tindak balas intuitif dengan penaakulan yang mendalam dan terperinci. Ini adalah perbezaan yang ketara daripada pendekatan tradisional.

Tidak seperti GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet secara dinamik memutuskan, dalam masa nyata, sama ada untuk menjana tindak balas intuitif serta-merta atau melibatkan diri dalam proses ‘rantaian pemikiran’ yang lebih kompleks. Ini membolehkannya memperhalusi jawapannya dan menyesuaikan diri dengan pelbagai pertanyaan yang lebih luas. Fleksibiliti ini jelas tidak terdapat dalam keluaran terbaru OpenAI, menimbulkan kebimbangan bahawa modelnya menjadi semakin ketinggalan zaman dalam pasaran yang berkembang pesat.

Sambutan Suam-Suam Kuku dan Keraguan yang Meningkat

Sambutan daripada komuniti AI di media sosial, paling baik, adalah suam-suam kuku. Beberapa penyelidik AI telah berkongsi keputusan penanda aras yang jauh daripada memberangsangkan.

Pakar AI terkemuka Gary Marcus menyifatkan GPT-4.5 sebagai ‘nothing burger’, penilaian tumpul yang mencerminkan keraguan yang semakin meningkat mengenai keupayaan OpenAI untuk mengekalkan kelebihan teknologinya. Sentimen ini menggariskan tekanan yang semakin meningkat ke atas OpenAI untuk menyampaikan penyelesaian yang benar-benar inovatif.

Peralihan Strategik: Menerima Model Penaakulan

Keluaran GPT-4.5, yang dikenali secara dalaman sebagai ‘Orion’, menandakan titik perubahan bagi OpenAI. Ia mewakili model terakhir yang dibina menggunakan strategi prapelatihan syarikat yang telah lama wujud. Strategi ini, yang telah menjadi asas pendekatan mereka, sangat bergantung pada peningkatan saiz model dan meningkatkan jumlah input data.

Melangkah ke hadapan, OpenAI beralih ke arah model penaakulan. Model ini memanfaatkan pembelajaran pengukuhan untuk meningkatkan keupayaan pemprosesan logik mereka semasa fasa ujian. Ini mewakili peralihan asas dalam pendekatan mereka, mengakui kepentingan penaakulan yang semakin meningkat dalam sistem AI termaju.

Pemain utama lain dalam bidang AI, termasuk Anthropic dan Google, juga banyak melabur dalam model yang boleh melaraskan sumber pengkomputeran mereka secara dinamik. Pelarasan ini adalah berdasarkan kerumitan tugas yang sedang dijalankan, membolehkan penyelesaian masalah yang lebih cekap dan berkesan. DeepSeek, firma AI yang baru muncul dari China, juga telah memperkenalkan model yang dipacu penaakulan yang menimbulkan cabaran langsung kepada teknologi semasa OpenAI.

Tekanan Meningkat: GPT-5 dan Masa Depan

Apabila persaingan semakin sengit, OpenAI berada di bawah tekanan yang besar untuk menyampaikan model generasi seterusnya yang tulen. Ketua Pegawai Eksekutif Sam Altman telah mengesahkan bahawa GPT-5 akan dilancarkan dalam beberapa bulan akan datang. Beliau telah menjanjikan pendekatan hibrid, yang menggabungkan kefasihan model gaya GPT dengan logik langkah demi langkah model penaakulan.

Walau bagaimanapun, sama ada peralihan strategik ini akan mencukupi untuk memulihkan kedudukan kepimpinan OpenAI kekal menjadi persoalan terbuka. Landskap AI berkembang pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini, dan kebolehsuaian adalah kunci untuk terus hidup.

Medan yang Sesak: Pencabar Muncul

Arena AI bukan lagi perlumbaan satu kuda. Pelbagai pencabar muncul dengan pantas, mengganggu penguasaan OpenAI yang sebelum ini tidak dicabar.

Anthropic telah meletakkan dirinya sebagai peneraju dalam AI penaakulan, mempamerkan kuasa pendekatannya dengan keluarga model Claude. Model R1 DeepSeek telah menunjukkan keputusan yang memberangsangkan dalam pengekodan dan penaakulan matematik, seterusnya menyerlahkan kepelbagaian landskap AI.

Sementara itu, gergasi teknologi seperti Meta dan Google terus memperhalusi tawaran AI mereka sendiri. Mereka memanfaatkan sumber pengkomputeran mereka yang luas untuk menolak sempadan AI generatif, mewujudkan persekitaran yang sangat kompetitif.

Era Baharu Ketidakpastian

Dengan keunggulan teknologi OpenAI kini dipersoalkan secara aktif, industri AI sedang memasuki fasa baharu. Dalam fasa ini, tiada syarikat tunggal memegang kelebihan yang pasti. Era penguasaan yang jelas oleh satu pemain nampaknya sudah berakhir.

Ketika pelancaran GPT-5 semakin hampir, OpenAI menghadapi cabaran yang menakutkan untuk membuktikan bahawa ia boleh bersaing dengan industri yang pesat beralih ke arah model yang dipacu penaakulan. Zaman hanya meningkatkan model AI semakin berakhir. Syarikat yang berjaya menyesuaikan diri dengan realiti baharu ini, menerima kepentingan penaakulan dan kebolehsuaian, akan menjadi syarikat yang menentukan masa depan kecerdasan buatan. Perlumbaan sedang berlangsung, dan hasilnya jauh daripada pasti.

Memperluas Aspek Utama:

Untuk menghuraikan lagi landskap AI yang berkembang dan kedudukan OpenAI di dalamnya, mari kita mendalami beberapa aspek utama:

1. Kepentingan Penaakulan:

Penaakulan, dalam konteks AI, merujuk kepada keupayaan model untuk melangkaui pengecaman corak dan melibatkan diri dalam deduksi logik, inferens dan penyelesaian masalah. Ia adalah tentang membuat kesimpulan berdasarkan maklumat yang tersedia dan menggunakan peraturan logik untuk mencapai penyelesaian. Ini adalah langkah penting di luar hanya menjana teks yang kelihatan munasabah.

Model bahasa besar tradisional, seperti yang dibangunkan sebelum ini oleh OpenAI, terutamanya memfokuskan pada pengecaman corak. Mereka cemerlang dalam mengenal pasti corak dalam set data yang besar dan mereplikasi corak tersebut untuk menjana teks. Walau bagaimanapun, mereka sering bergelut dengan tugas yang memerlukan pemahaman tulen dan penaakulan logik.

Model penaakulan, sebaliknya, direka untuk menangani had ini. Mereka menggunakan teknik seperti:

• ‘Chain-of-Thought Prompting’: Ini melibatkan membimbing model melalui satu siri langkah penaakulan perantaraan, menggalakkannya untuk ‘berfikir dengan kuat’ sebelum mencapai jawapan akhir.
• ‘Reinforcement Learning’: Ini melibatkan melatih model melalui percubaan dan kesilapan, memberi ganjaran untuk langkah penaakulan yang betul dan menghukumnya untuk yang salah.
• ‘Symbolic Reasoning’: Ini melibatkan penggabungan perwakilan simbolik pengetahuan dan peraturan logik ke dalam model, membolehkannya melakukan penaakulan yang lebih formal.

2. Pendekatan Anthropic: ‘Constitutional AI’:

Pendekatan Anthropic, sering dirujuk sebagai ‘Constitutional AI’, menekankan keselamatan dan penjajaran dengan nilai manusia. Ia melibatkan model latihan dengan satu set prinsip atau ‘perlembagaan’ yang membimbing tingkah laku mereka. Perlembagaan ini direka untuk menghalang model daripada menjana kandungan yang berbahaya, berat sebelah atau tidak beretika.

Idea teras adalah untuk mencipta sistem AI yang bukan sahaja berkuasa tetapi juga boleh dipercayai dan boleh dipercayai. Ini dicapai melalui gabungan:

• ‘Supervised Learning’: Melatih model pada data yang telah dipilih dan dilabelkan dengan teliti untuk mencerminkan nilai yang diingini.
• ‘Reinforcement Learning from Human Feedback’: Menggunakan maklum balas manusia untuk memperhalusi tingkah laku model dan memastikan ia sejajar dengan prinsip yang digariskan dalam perlembagaannya.
• ‘Self-Critique and Revision’: Membolehkan model mengkritik outputnya sendiri dan menyemaknya berdasarkan prinsip perlembagaan.

3. Kekuatan DeepSeek: Pengekodan dan Matematik:

Model R1 DeepSeek telah mendapat perhatian kerana prestasinya yang kukuh dalam pengekodan dan penaakulan matematik. Ini menunjukkan tumpuan kepada pembangunan sistem AI yang boleh cemerlang dalam domain teknikal.

Keupayaan ini amat berharga untuk tugas seperti:

• ‘Automated Code Generation’: Menjana kod daripada penerangan bahasa semula jadi, yang berpotensi mempercepatkan pembangunan perisian.
• ‘Mathematical Problem Solving’: Menyelesaikan masalah matematik yang kompleks dan membuktikan teorem.
• ‘Scientific Discovery’: Membantu penyelidik dalam menganalisis data, merumuskan hipotesis dan membuat penemuan baharu.

4. Peranan Meta dan Google:

Meta dan Google, dengan sumber dan keupayaan penyelidikan mereka yang besar, merupakan pemain penting dalam landskap AI. Mereka secara aktif membangunkan model bahasa besar mereka sendiri dan meneroka pelbagai pendekatan untuk pembangunan AI.

• LLaMA Meta: LLaMA (Large Language Model Meta AI) Meta ialah keluarga model bahasa besar sumber terbuka, menjadikannya boleh diakses oleh pelbagai penyelidik dan pembangun.
• PaLM dan Gemini Google: Pathways Language Model (PaLM) dan Gemini Google ialah model bahasa berkuasa yang telah menunjukkan keupayaan yang mengagumkan merentasi pelbagai tugas.

Penglibatan syarikat-syarikat ini meningkatkan lagi persaingan dan memacu inovasi dalam bidang AI.

5. Penghujung Penskalaan Sahaja:

Peralihan daripada hanya meningkatkan model AI mewakili perubahan paradigma yang ketara. Selama bertahun-tahun, kepercayaan yang lazim ialah model yang lebih besar, yang dilatih pada lebih banyak data, pasti akan membawa kepada prestasi yang lebih baik. Walaupun ini benar pada tahap tertentu, ia juga telah menghadapi had.

• ‘Diminishing Returns’: Apabila model semakin besar, peningkatan dalam prestasi cenderung menjadi semakin kecil, manakala kos (sumber pengkomputeran, penggunaan tenaga) meningkat secara mendadak.
• ‘Lack of Interpretability’: Model yang sangat besar boleh menjadi sukar untuk difahami dan ditafsirkan, menjadikannya mencabar untuk mengenal pasti dan menangani berat sebelah atau ralat.
• ‘Limited Reasoning Ability’: Hanya meningkatkan model tidak semestinya membawa kepada keupayaan penaakulan yang lebih baik.

Oleh itu, tumpuan kini beralih ke arah seni bina dan teknik latihan yang lebih canggih yang mengutamakan penaakulan, kebolehsuaian dan kecekapan.

6. Kepentingan Kebolehsuaian:

Kebolehsuaian menjadi semakin penting dalam landskap AI. Model yang boleh melaraskan sumber pengkomputeran dan strategi penaakulan mereka secara dinamik berdasarkan tugas yang sedang dijalankan berkemungkinan mengatasi model yang bergantung pada pendekatan tetap.

Kebolehsuaian ini membolehkan:

• ‘Efficient Resource Allocation’: Menggunakan hanya kuasa pengkomputeran yang diperlukan untuk tugas tertentu, mengurangkan penggunaan tenaga dan kos.
• ‘Improved Performance’: Menyesuaikan proses penaakulan dengan keperluan khusus tugas, membawa kepada hasil yang lebih tepat dan boleh dipercayai.
• ‘Greater Flexibility’: Mengendalikan pelbagai pertanyaan dan tugas dengan berkesan.

Masa depan AI berkemungkinan dicirikan oleh model yang bukan sahaja berkuasa tetapi juga boleh disesuaikan, cekap dan sejajar dengan nilai manusia. Perlumbaan sedang dijalankan untuk membangunkan sistem AI generasi seterusnya ini, dan syarikat yang berjaya akan membentuk masa depan teknologi.